Кто-нибудь может объяснить мне независимость в байесовских сетях?
1 ответ
Первый и третий примеры подпадают под правило, которое гласит, что если все родители переменной известны, она должна заботиться только о своих дочерних элементах и является условно независимой от всех других переменных.
В первом примере случайная величина JohnCalls
(ребенок) условно не зависит от случайной величины Burglary
(дедушка), что означает, что, если мы знаем состояние случайной величины Alarm
(Родитель), Johncalls
будет действовать соответственно независимо от того, был ли Burglary
или нет.
Подобный пример будет WasPartying -> HomeworkWasntCompleted -> ReceivedBadGrade
, Здесь, независимо от того, проводите ли вы вечеринки или нет, если домашнее задание не было выполнено (родитель известен), вы получите плохую оценку. Так что, если у нас есть значение HomeworkWasntCompleted
Учебная ценность WasPartying
не дает нам никакой новой информации о ReceivedBadGrade
,
В третьем примере это то же самое: если мы знаем, что Alarm
включен, Marycalls
не даст нам никакой новой подсказки о JohnCalls
, так JohnCalls
условно не зависит от MaryCalls
учитывая стоимость Alarm
,
Второй пример немного сложнее. Хотя мы знаем всех родителей Burglary
(очевидно, потому что у него нет родителей), мы не можем сказать, что Burglary
условно не зависит от Earthquake
, Потому что, если мы знаем, что Alarm
включен, и мы получили информацию о Earthquake
мы бы предположили, что Alarm
был вызван Earthquake
и шансы Burglary
значительно ниже. Итак, в этом случае Earthquake
дает нам некоторую информацию о Burglary
, Этот пример не подпадает под правило, описанное выше, потому что переменные, опрошенные при условной независимости, имеют одного и того же потомка.
Подобный пример будет WasPartying -> HomeworkWasntCompleted <- DidntUnderstandTopic
(обратите внимание на стрелки).
Здесь вы можете найти хорошую лекцию об условной независимости.